Introduction au séminaire, rappels de R et introduction à Quarto

Printemps 2026

Celâl Güney

Présentation du cours

Objectif du cours

Comprendre et maîtriser les outils indispensables de l’analyse économique

Cela comprend:

  • Les variables économiques (PIB, inflation…)
  • Les principes de modélisation
  • La programmation et l’analyse statistique

Plan du cours

12 séances au total sur 3 thèmes de mesures

  1. Comptabilité nationale
  2. Inégalités et distribution
  3. Institutions

Perspective du cours

Un cours d’analyse appliquée, nous allons beaucoup travailler directement avec des données et des exemples. L’idée est de vous familiariser avec les données économiques, comment les traiter et les analyser.

Après ce cours, vous devriez être capable de mener vos propres analyses quantitatives pour vos recherches et votre PDR.

==> Outils inspensable: R(studio) et Quarto

R & Quarto

En économie, la maîtrise de R est indispensable, car permet:

  • Le traitement et la visualisation de données
  • La modélisation (régression linéaire, simulation de modèles)
  • L’analyse

Quarto est un système de publication qui permet de produire des documents directement à partir de Rstudio (exemple: powerpoints, pdf, sites web…) et donc de code en R.

Évaluation du cours

  • Participation au cours (20%)
    • La participation aux séance est obligatoire et sera contrôlée à chaque début de cours
  • Examens pratiques (80%)
    • Deux examens: en milieu et fin de semestre
    • Il s’agira de travaux pratiques à réaliser en cours de séance (2h), avec des exercices à réaliser sur R ou excel.

À propos de l’intelligence artificielle

Déconseillé dans le cadre de ce cours, pour les raisons suivantes:

  • Vous n’aurez pas accès aux IA lors des examens pratiques

  • Si les IA sont désormais excellentes en programmation (Python, Stata…), les IA les plus utilisées (notamment Chatgpt) produisent du code R qui n’est souvent pas optimale

  • Utilisation acceptable dans certains cas, comme pour simplifier des tâches répétitives

  • R est le langage avec le plus de ressources et de documentations en ligne, pas besoin de passer par une IA

  • Risque de ne pas assimiler le contenu du cours si vous dépendez entièrement des IA pour résoudre les exercices

Important

En dehors des examens en présence, je ne peux pas vous interdire l’utilisation des IA. Je vous déconseille l’utilisation de Chatgpt et vous recommande d’utiliser Copilot, dont vous avez une version gratuite avec votre compte Unige. D’autres IA sont meilleures pour R, comme ShinyAssistant.

Apprendre l’analyse à travers R

Atelier: traitement des données des Penn World Tables

Penn World Tables

La Penn World Table (PWT) est l’une des base de données les plus connues en économie. Elle compile certaines variables clés pour de nombreux pays sur une période de temps assez importante.

La PWT est accessible et téléchargeable ici, mais dans le cadre de cet atelier nous allons utiliser le package Rdatasets qui permet d’importer directement le tableau de données dans R

Voici la documentation du tableau de données https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/doc/stevedata/pwt_sample.html et comment l’importer dans R:

PWT variables

Variable Description
country Nom du pays.
isocode Code ISO du pays.
year Année (numérique).
pop Population (en millions).
hc Indice de capital humain par personne (années de scolarité et rendements).
rgdpna PIB réel à prix nationaux constants de 2011 (en millions USD 2017).
rgdpo PIB réel côté production, en PPA chaînées (en millions USD 2017).
rgdpe PIB réel côté dépenses, en PPA chaînées (en millions USD 2017).
labsh Part de la rémunération du travail dans le PIB à prix courants.
avh Heures annuelles moyennes travaillées par personne engagée.
emp Nombre de personnes engagées (en millions).
rnna Stock de capital à prix constants de 2017 (en millions USD 2017).

PWT importation

R

Importer la PWT en utilisant le package Rdatasets

Le package esquisse

Permet d’utiliser une interface permettant d’explorer les données et produire des graphiques sans coder soi-même

Dbnomics

Dbnomics est une base de données internationale rassembland en une base de nombreuses bases de données indispensables en économie: données de l’OCDE, de la Banque Mondiale, du Fond Monétaire Internationale…

Le package rdbnomics permet d’importer ces données directement dans R.

Exemple: